毕业论文网
本文关于自我论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
量化自我
摘 要随着计算机、互联网、云计算、物联网及大数据的发展,量化自我逐渐进入人们的生活.文章探讨量化自我的概念、特点、工具等,分析量化自我的应用现状以及面临的挑战.
关键词量化自我可穿戴设备健康教育
引用本文格式胡德华,张彦斐.量化自我研究[J].图书馆论坛,2018（2）：1-7.
ResearchonQuantifiedSelf
HUDehua,ZHANGYanfei
AbstractWiththedevelopmentofcomputer,Internet,cloudcomputing,InternetofThingsandbigdata,quantifiedselfhasbeenincorporatedintohumanlifegradually.However,itisstillatermrarelyknowntoChineseacademia.Therefore,thispapergivesatentativeintroductiontotheconcept,characteristicsandtoolsofquantifiedself,andthenmakesananalysisofitscurrentapplicationsaswellastheproblemsandchallengesitiacing.
Keywordsquantifiedself；wearabledevice；health；education
0引言
随着大数据、云计算、物联网、可穿戴技术迅猛发展,收集自身数据、观察身体状况、活动规律、行为特征等,加深自我认识变得越来越方便.例如,运动员监测每天的运动量；患者监测身体机能的变化,并将采集的信息上传到专业健康网站或云端进行分析.2007年美国《连线》杂志记者加里·沃尔夫(GaryWolf)和凯文·凯利(KevinKelly)[1]将这一理念命名为“量化自我”.2010年沃尔夫在TED(Technology,Entertainment,Design,即技术、娱乐、设计)演讲《数据化的自我》中指出：量化自我就像一面镜子,促进自我意识、自我了解和自我进步[2].2011年5月美国加州召开第一次全球性量化自我大会,倡导通过数字了解自我.之后,每年在美国和欧洲举行会议,各国的量化自我爱好者、研究人员、设备制造商等围绕量化自我理论、方法、工具、经验等进行交流.2012年底受中云网和译言网邀请,量化自我大会进入中国[3].
量化自我组织(www.quantifiedself.com)早期仅限于欧美,截至2017年3月全球已有255个社区,超过8万名成员,且仍在迅速增长[4].量化自我与当下日益流行的可穿戴设备相结合,并广泛应用于医疗、运动、教育等领域,逐步成为生活的新风尚.
1量化自我的内涵及特点
2007年加里·沃尔夫和凯文·凯利首次提出量化自我(Quantifiedself,QS)的概念,是指用技术和设备追踪、探索自我身体,也称“自我跟踪”(Self-tracking)、“自我量化”(Self-quantification)、“自我监视”(Self-surveillance)、“个人分析”(PersonalAnalytics)或“生活骇客”(LifeHacking)[5-7].目前,量化自我尚无统一的定义.郑悦将其定义为通过数据收集、数据可视化、交叉引用分析和数据相关性等技术手段,获取个人生活中有关生理指标、当前状态和身心表现等方面的数据[8].陈然等认为,量化自我是采用实时测量或记录的方法,记录、测试和量化个人的生命数据,并通过数据反馈进行自我调整[9].焦建利将其理解为运用各种带有传感器的简单仪器,测试、量化和记录个人身体状况及各项健康指标,再通过蓝牙或网络将这些数据及时传输到用户手机、电脑或互联网上,以方便用户即时查看、记录、跟踪或进行分析的一种“新运动”和“新潮流”[10].维基百科将“量化自我”定义为一种运动：它是一个在个人日常生活中用输入、状态和表现这些参数,将科学技术引入日常生活中的技术革命.其中,输入是人体吸收的外界因素,如消化的食物,空气质量；状态是人体当前的特征,如心情、皮肤电导、血氧饱和度；表现是人体表现的行为,分为心理上和物理上的表现[11].简而言之,量化自我是利用数字设备,量化、跟踪、管理自身.
从狭义和广义两个方面来理解,狭义的量化自我是指与个人日常生理活动、状态直接相关的量化和监测过程,即通过计算机、便携式传感和智能手机等,追踪和记录运动、睡眠、饮食、心情等数据,主要针对运动健身、日常生理和疾病治疗等,目的在于改善健康状况.因此,也可称作“健康跟踪”(HealthTracking).广义的量化自我不限于身体和健康领域,还包括个体的时间管理、资源分配、日常习惯、行为认知等；不仅追求身体健康,还包括提高工作效率和休息质量、督促目标完成等,可以看作“自我生活骇客”(Hackmylife)[12].无论是狭义还是广义,量化自我都强调用户在主动参与中获得自我认识.量化自我具有以下特点：
(1)便捷性.量化自我一般以穿戴式监测仪与分析软件的形式实现,不受时间、空间限制,可随身携带,随时随地进行监测.在监测数据的同时,还可以进行分析解读、干预帮助.
(2)精准性.对人体各种行为信息以精确数字进行记录,代替传统的模糊语言描述,有助于信息的准确表达与利用.比如,用检测到的数值表示心跳、血压、呼吸频率等生理指数,比用快慢、高低、强弱等模糊的感觉描述准确得多.
(3)个性化.每个人都是复杂的数字化个体,每天输入与输出的信息极具个性化.量化自我充分考虑个人身体生理特点和个性心理特点的差异,按照每个人所传达出来的特殊数据得出个性化的结论,而不是一刀切.
(4)可视化.量化自我将得到的数据以某种概要形式抽取出来,并以图形、图像等视觉化形式简单清晰地呈现,有助于激发人的认知思维,在杂乱无章的海量数据中找到隐藏的规律,使用户快速有效地获得所需信息.
(5)智能化.随着自动化、信息化、虚拟设计等技术的发展,人们借助信息化技术与手段使整个量化过程变得更加智能化,大大减少了手工测量、分析数据的工作量[13].
2量化自我工具
理论上,量化自我工具分为两种：一种是追踪器(Tracker),用来记录和分析用户的日常生理及心理数据,如睡眠、心率、摄食量及能量消耗；另一种是推动器(Nudger),会在接收数据的基础上提出问题、促成行动,进而指导用户行为,如在适当的时候提醒用户锻炼、不要喝咖啡或休息[14].
目前存在各式各样的量化自我工具(详见表1),其中最主要的是智能可穿戴设备.可穿戴设备是一种安装在人、动物或物品上,并能感知、传递和处理信息的设备[15],可以低成本、连续、实时地获取数据.2012年因为谷歌眼镜亮相,被称作“智能可穿戴设备元年”[16].可穿戴设备总体可以分两类：一类功能较齐全、尺寸较大,不依赖智能手机即可实现完整或部分功能,如智能手表、智能眼镜；另一类专注于某一功能,需要和其他设备如智能手机配合使用,如监测各种体征的智能手环、智能首饰.谷歌、苹果、微软、索尼等公司在此领域不断探索,推出新式可穿戴设备.2016年第4季度全球智能穿戴设备量为3390万台,较2015年第4季度增长16.9%[17],其中居行业首位的是Fitbit,其次为小米,苹果位列第三.Fitbit是一个可穿戴的小型腕带,追踪佩戴者的日常活动,包括睡眠模式、步行数、燃烧的卡路里,可将数据同步到智能手机或电脑,通过社交网络分享个人数据.整体来看,智能穿戴设备市场规模仍然很小,用于健康和健身的腕带使用最广泛.可穿戴设备将逐渐与日常用品结合起来,如把传感器嵌入衣服、鞋帽、珠宝、耳机、眼镜等,结合硬件、软件和网络,采集全面准确的信息加以分析利用,而且越来越重视设计,越来越注重体现个人风格和特色[18].
传感器是可穿戴设备的核心器件,把各种物理信号或化学信号转变成便于利用的电信号.通过可穿戴式传感器,可以随时随地感知身体和环境变化,自主获取人体数据且不打扰个体.比如,加速度传感器是一种能够测量加速度的传感器,手机、平板电脑等内置加速度传感器,用来识别设备的转动方向,也可以精确获取人行走时的步态加速度信号,通过相关算法测出人行走时的步数,利用一定的公式计算卡路里的消耗.可穿戴设备中的传感器根据功能可分为表2所列几类.
可穿戴传感器收集数据后,利用BluetoothSmart或WiFi等无线连接技术将数据传送到智能手机或云端,再通过一系列算法实现数据的可视化分析和相关性探索,发现隐含在数据中的规律,最后借助各种移动应用程序为用户提供易于理解的可视化数据表.
3量化自我的应用
3.1保健医疗
量化自我正逐渐改变个体健康服务模式.在人人参与的“健康2.0”时代,自身的健康从依赖医生、营养师等专业人员到依赖自己,自主参与整个健康管理过程[19].量化自我常用于运动、饮食、睡眠等日常监测,以便用户了解自身状况,并据此调整生活习惯,加强保健.很多运动健身应用程序和可穿戴设备,能够监测并分析用户的运动健身、心率、血压、体重等数据,协助用户提升个人运动能力和健康状况.比如,运动管理APP“就爱运动”(Joiisports),搭配蓝牙心率带或心率手表,随时监测和记录运动时的心率,适时提醒,保障用户运动安全,并通过可视化统计分析辅助用户制定更适合的运动计划.坚持记录日常饮食的减肥者,减肥效果是那些不作记录的减肥者的两倍[20].要瘦身的人通过每天对体重和卡路里摄入量和消耗量的记录,经过一段时间的数据积累,可以预测体重走向,从而制定更合理的饮食计划和锻炼计划.
YvesBehar和JustinLee研发的智能水杯Vessyl不仅能记录饮用量,还能感应杯中的水量和温度,检测杯中液体的糖分、蛋白质、脂肪等含量,在杯子侧面的显示屏显示相关数据,并通过相应的APP可以看到更详尽的分析[21].通过腕带等可穿戴设备或智能手机自带的传感器记录睡眠的相关数据,可以估计用户是处于清醒还是浅、深睡眠状态,提供睡眠模式分析,并根据应用程序算法在最适当的时刻唤醒用户[22].JingboMeng等发现,将量化的数据在群组享和比较,更能有效促进目标达成[23].
量化自我在疾病预防与治疗方面也有重要应用.采集体力活动、饮食、吸烟水平,以及在污染环境中的暴露程度等数据,可以促进种群、亚群及个人水平的疾病危险因素的发现,并通过提高干预措施的有效性,帮助人们在更健康的环境中更健康地生活[24].可穿戴传感器可以识别运动障碍和评估手术结果,可穿戴式反馈可以提高步行稳定性和减少关节负荷,从而预防和治疗神经、肌肉、骨骼系统疾病[25].
高血压、糖尿病等慢性病一经确诊,需要长期服药,且大多数需进行居家治疗.每天对患者的血压、血糖进行检测,并依据血压、血糖值及并发症等监测结果及时调整药物,有助于提高治疗效果.目前各种测量血压、血糖的应用程序及专业的智能血压计、血糖仪为用户提供了便利.
传统的术后监测需要患者定期到医院进行复查,但患者可以借助便携的专用仪器进行自我监测,借助电脑软件远程询问医生意见.心理状况的评估和优化对身心健康至关重要,通过情绪跟踪类手机应用程序如MoodPanda,可以获得心情图表短信提醒；借助压力管理程序Mycompass,通过呼吸练习和情绪管理可以实现更好的心理健康[26].
3.2学习教育
近年来,量化自我技术的发展引发学习和教育的变革.2014年《地平线报告》预测,量化自我将会在未来4～5年在高等教育领域内广泛应用[27].作为教育工具,可穿戴设备具有巨大的潜力,不仅采集个体工作、学习过程中的行为数据,同时记录相应的生理表征和情绪状态,并与手机应用程序和人机交互学习者组成新的学习系统[28].
可穿戴设备自动提取与学习有关的信息,并利用随身携带的手机,借助无线接口、云计算和大数据技术,进行精确、专业、智能的分析.学习者既可以接收可穿戴设备感知的数据,又可以接收手机传达的指导信息.这样有利于学生高效地学习和获取信息,培养合作、沟通、解决问题和终身学习的技能.ChristineKern归纳了可穿戴设备在教育领域的具体应用[29],详见表3.
首先,量化自我有助于补充与完善学习分析的缺陷和不足.学习分析是以理解和优化学习及其发生的环境为目的,对学生及其所处情境的数据进行测量、收集、分析和报告[30].学习分析的数据主要来自于虚拟学习环境,如网络平台记录的键盘数据、浏览器数据等学生操作电脑的数据,很少捕捉现实环境中的数据.而量化自我技术提供了一种支持现实环境中教育数据采集的新方式,收集与学生生活或外部学习环境相关的数据,为学习分析提供了更广泛的分析因素.将量化自我产生的实时、连续、个人生活的数据和学习分析的数据结合起来进行科学阐析,可以揭示学习者生活方式或环境因素对学习效果的影响[31].
其次,量化自我有助于个性化学习.借助量化自我工具收集分析学习相关数据,有助于教师了解学生解决问题的策略、学习习惯以及认知风格,从而帮助教师制定有针对性的、个性化的学习辅导；也有助于学生发现自己学习中存在的问题,并及时反思改进.匹兹堡大学开发的软件“专心学习者”(AttentiveLearner),将手机的后置摄像头变为感应器,通过覆在镜头上的指尖监测心率、判断注意力.当注意力不集中时,系统就会发出警报,并在课后针对相应知识点推送练习题.该软件还能绘制学生观看影片时的注意力曲线,对应相应教学内容,教师可以根据曲线图调整教学方式和节奏[32].
最后,量化自我还有助于学习者自我管理[33].学习者在学习和生活中越来越依赖网络,需要一种适应新时代的方式进行自我管理.量化自我大量收集学生在各时间段的行为数据,如认真听课时间、阅读时间、思考时间、玩游戏时间、浪费时间及在各时间段的自我兴趣、情绪差异,分析揭示学生自我管理水平的差异,并揭示自我管理能力变化对学生学习行为和学习绩效的影响,从而帮助学生合理规划时间,培养自我管理习惯,养成良好的学习和生活方式.
4量化自我面临的问题与挑战
(1)量化自我的成本较高.可穿戴设备研发的经济、技术、人才和时间成本高昂,并且需要配套的手机应用、在线社区来实现更高级的功能.目前,各领域内的量化工具和服务虽然不少,但局限性很大,用户需要付出较多的时间、金钱和精力,并且很难同时兼顾多个量化工具.国内的智能手环售价普遍在200-800元,而国外一些品牌如Jawbone、Fitbit等售价都在1000元以上.随着技术的进步和市场竞争的日益激烈,量化自我设备有望实现低廉化.
(2)数据的融合与挖掘充满障碍.量化自我工具五花八门,数据类型多种多样.如果各种数据不兼容,就无法高质量地利用采集到的信息.如果不能从海量的量化自我大数据中挖掘出有价值的信息,那么得到的仅仅是一些几乎没有参考价值的数字.全面、精准地解读个体特征以及这些特征的变化规律,必须解决多源数据融合以及数据深度挖据的问题.而数据的融合和挖掘涉及到技术、算法、规则、隐私、安全、社会、政治等一系列问题,解决并非易事.
(3)量化自我数据并非总能反映真实情况[34].用户自己记录的数据往往不准确,智能设备自动监测的数据也不完全可信.比如,按照一定的频率晃动手机也能得到运动步数的变化数据；同时用不同品牌的设备监测同一指标,往往得到不同的结果.这样采集到的数据缺乏准确性,只能作为参考而并不能作为疾病诊治的依据.
(4)量化自我存在隐私安全问题.将量化自我数据共享到公共平台上,互相交流监督的同时,也在一定程度上公开了个人隐私.如果这些公开的信息及其背后隐藏的信息被一些别有用心的人挖掘利用,可能对当事人造成巨大的困扰甚至损失.如果病人的隐私或病历资料被泄露,则可能导致社会歧视、名誉受毁等严重的人身问题.量化自我数据作为重要的隐私,应当得到充分的保护,这需要从技术和用户两方面同时着手.
(5)对数据的掌控可能带来负面作用.量化自我得到的数据有助于更好地管理自己,但是如果数据与预期不符,很容易产生忧虑情绪[35].比如,想减肥的人测量并记录自己的体重,发现体重不降反升,则可能对之前的行为产生质疑而焦虑.另一方面,一些沉迷于量化自我运动的人对数据过分信仰[36],认为自己有确切可靠的实时数据,成为了解自己身体的专家,而不愿听从医生的意见.过分地依赖数据,很可能忽略了心理上真正的需求,在数据中迷失自我,思维变得机械化.
5结语
量化自我最大的意义在于后期对数据的分析,从而为干预提供良好的基础及建议,其进一步发展需要先进的设备与高效的算法,也需要大量参与者长期的支持.随着可穿戴设备的普及和广泛应用,量化自我对健康医疗、运动健身、教育科研等领域将产生深远影响.
参考文献
[1]WOLFG.QS&TheMacroscope[EB/OL].[2017-10-18]http：//antephase.com/quantifiedself.
[2]WOLFG.Thequantifiedself.[EB/OL].[2017-10-18].http：//www.ted.com/talks/gary_wolf_the_quantified_self.
[3]“量化自我”社区正式上线促进反馈经济新模式形成[EB/OL].（2012-12-13）[2017-02-25].http：//www.50cnnet.com/show-66-40022-1.html.
[4]QuantifiedSelfMeetup[EB/OL].[2017-02-28].https：//www.meetup.com/topics/quantified-self/.
[5]ALMALKIM,GRAYK,SANCHEZFM.Theuseofself-quantificationsystemorpersonalhealthinformation：bigdatamanagementactivitiesandprospects[J].HealthInformationScienceSystem,2015,3（Suppl）：S1.
[6]FrickL.Self-surveillance[J].EmboReports,2014,15（3）：218-222.
[7]WOLFRAMS.ThePersonalAnalyticsofMyLife[EB/OL].（2012-03-08）[2017-02-25].http：//blog.stephenwolfram.com/2012/03/the-personal-analytics-of-my-life/.
[8]郑悦.你怎么知道自己不是传感器?[R].IT经理世界,2013（36）：82-83．
[9]陈然,杨成.量化自我：大数据时代教育领域研究新机遇——2014年地平线报告研究启示[J].现代教育技术,2014（11）：5-11．
[10]焦建利.量化自我及其对学习的意义[J].中国信息技术教育,2014（11）：20-21.
[11]QuantifiedSelf[EB/OL].[2017-02-25].https：//en.wikipedia.org/wiki/Quantified_Self.
[12]刘振声.“量化自我”——从数据化个体的角度重新审视“大数据”[EB/OL].（2014-03-21）[2017-02-25].http：//media.people.com.cn/n/2014/0321/c150620-24705386.html.
[13]谢文婷.量化自我理念在健康管理产品设计中的应用研究[D].重庆：重庆大学,2014.
[14]不打卡通过自我量化实现更好绩效[EB/OL].（2015-09-10）[2017-02-25].http：//www.chinairn.com/news/20150910/171820479.shtml.
[15]谢俊祥,张琳.智能可穿戴设备及其应用[J].中国医疗器械信息,2015（3）：18-23.
[16]胡连.智能穿戴改变生活[J].现代班组,2016（10）：16-17.
[17]2016年第四季度智能穿戴设备量增长16.9%[EB/OL].（2017-03-03）[2017-03-05].http：//tech.sina.com.cn/it/2017-03-03/doc-ifycaasy7399184.shtml.
[18]GILPINL.Wearablecomputing：10thingsyoushouldknow[EB/OL].（2014-01-17）[2017-02-28].http：//www.techrepublic.com/article/wearable-computing
-10-things-you-should-know/.
[19]SWANM.EmergingPatient-DrivenHealthCareModels：AnExaminationofHealthSocialNetworks,ConsumerPersonalizedMedicineandQuantifiedSelf-Tracking[J].InternationalJournalofEnvironmentalResearchandPublicHealth,2009（6）：492-525.
[20]KeepingAFoodDiaryDoublesDietWeightLoss[EB/OL].（2008-07-08）[2017-02-25].https：//www.sciencedaily.com/releases/2008/07/08070808073htm.
[21]Vessyl——智能水杯中的战斗机[EB/OL].（2014-06-13）[2017-03-05].http：//36kr.com/p/212827.html.
[22]VandenBulckJ.Sleepappsandthequantifiedself：blessingorcurse?[J].JournalofSleepResearch,2015,24（2）：121-123.
[23]MENGJ,PENGW,SHINSY,etal.OnlineSelf-TrackingGroupstoIncreaseFruitandVegetableIntake：ASmall-ScaleStudyonMechanisofGroupEffectonBehiorChange[J].JournalofMedicalInternetResearch,2017,19（3）：e63.
[24]BARRETTMA,HUMBLETO,HIATTRA,etal.BigDataandDiseasePrevention：FromQuantifiedSelftoQuantifiedCommunities[J].BigData,2013,1（3）：168-175.
[25]SHULLPB,JirattigalachoteW,HuntMA,etal.Quantifiedselfandhumanmovement：areviewontheclinicalimpactofwearablesensingandfeedbackforgaitanalysisandintervention[J].Gait&Posture,2014,40（1）：11-19.
[26]SWANM.Health2050：TheRealizationofPersonalizedMedicinethroughCrowdsourcing,theQuantifiedSelf,andtheParticipatoryBiocitizen[J].JournalofPersonalizedMedicine,2012（2）：93-118.
[27]NMc地平线项目,龚志武,吴迪,等.2014地平线报告高等教育版[J].广州广播电视大学学报,2014,14（2）：1-18,106.
[28]张枝实.量化自我：大数据时代学习的新趋势[J].现代教育技术,2014（11）：12-17.
[29]KERNC.AreWearablesTheNextBigInnovationInClassroomTools?[EB/OL]（2014-07-30）[2017-02-25].http：//www.binfo.com/doc/are-wearables-the-next-big-innovation-in-classroom-tools-0001.
[30]PARSLOWGR.Commentary：Learninganalytics：Ephemeralrhetoricorvaluableapproach?[J].BiochemistryandMolecularBiologyEducation,2014,42（2）：178.
[31]韩营,涂丽萌,孟凡媛,等.量化自我与学习分析的比较研究[J].软件导刊（教育技术）,2015（1）：39-40.
[32]2016地平线报告高教版解读：未来哪些黑科技步入高校[[EB/OL].（2016-11-16）[2017-02-25].http：//yjy.wisedu.com/info/1021/1707.htm.
[33]王江丽.高职学生自我管理方式创新——基于大数据视域下的“量化自我”研究[J].太原城市职业技术学院学报,2015（1）：57-59.
[34]RETTBERGJW.SeeingOurselvesThroughTechnology：HowWeUseSelfies,BlogsandWearableDevicestoSeeandShapeOurselves[M].London：PalgreMacmillan,2014：61-78.
[35]量化自我,一场二十年前无法想象的运动[EB/OL].（2013-07-10）[2017-03-28].https：//36kr.com/p/204479.html.
[36]SHARONT.Self-TrackingforHealthandtheQuantifiedSelf：Re-ArticulatingAutonomy,Solidarity,andAuthenticityinanAgeofPersonalizedHealthcare[J].Philosophy&Technology,2017,30（1）：93-21.
作者简介胡德华,中南大学信息安全与大数据研究院教授、博士生导师；张彦斐,中南大学信息安全与大数据研究院硕士研究生.
收稿日期2017-10-25
（责任编辑：刘洪；英文编辑：郑锦怀）
自我论文范文结:
关于自我方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关自我论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
1、毕业论文答辩自我
2、自我成长分析论文
3、论文答辩自我